#288　都道府県品類別内部流動量を算出するコードを改善する

2026年2月21日 2026年2月21日

宮崎稔也

投稿#276から、都道府県のマテリアルフローを推計するコードの改善に取り組んでいます。

今回の投稿では、都道府県品類別内部流動量を算出するコードを改善していきます。

マテリアルフロー推計手順の概要

2015年大阪府のマテリアルフローの作成にあたり、島崎（2008）、天野ら（2001）の手法を参照しました。以下に推計手順の概要を示します。

「都道府県間年間流動量調査」のデータから、年間の品類別の純移出量、純移入量、内部流動量を求めます。
「都道府県間流動量３日間調査」のデータから、３日間の品類・品目別の純移出量、純移入量、内部流動量を求めます。
上記1.の結果に、2.で求めた３日間の品類と品目の比率を配分し、年間の品類・品目別の純移出量、純移入量、内部流動量を算出します。
上記3.の結果について、物流センサスでの調査品目と港湾統計での調査品目を統合して67品目に集約します。
「港湾統計（年報）2014」および「港湾統計（年報）2015」の「第３表　海上出入貨物表　（２）品種別都道府県別表（輸移出入）」のデータから、2014年度（2014年4月〜2015年3月）の輸出入量を求めます。
上記5.の結果について、物流センサスでの調査品目と港湾統計での調査品目を統合して67品目に集約します。
上記4.と6.の結果を合計して、純流入量・純流出および総流入量・総流出量を算出します。
「着産業業種・品類品目別流動量３日間調査」のデータから着産業業種別比率を算出します。
対象都道府県の産業構造や取引状況が考慮に入れるため、上記8.で算出した比率を平成28年経済センサスの製造品出荷額を参照し、重みづけによる補正を施します。その後、上記7．で算出した総流入量および純流入量を補正後の比率で各産業に配分します。
「発産業業種別・品類品目別流動量３日間調査」のデータから発産業業種別比率を算出します。
対象都道府県の産業構造や取引状況を考慮に入れるため、上記10.で算出比率を平成28年経済センサスの原材料・燃料・電気使用額を参照し、重みづけによる補正を施します。その後、その後、上記7．で算出した総流出量および純流出量を補正後の比率で各産業に配分します。
都道府県品類別内部流動量を算出します。

今回の投稿は、上記手順の12.に該当します。
改善したコードは、以下のようになります。

'''都道府県品類別内部流動量を算出する'''

# 1. 対応表のDataFrameに「内部流動量」列を追加（または更新）
df_item_to_goods['内部流動量'] = df_agg_year_pref_item['内部流動量']

# 2. groupbyを使って一気に集計
# goods（品類）ごとにグループ化して合計し、小数点第1位で丸める
df_goods_internalflow = df_item_to_goods.groupby('goods')[['内部流動量']].sum().round(1)

# 3. 指定の並び順に整える（Reindex）
# インデックスをこの順番に固定し、存在しない項目があれば0で埋める
target_index = ['農水産品', '林産品', '鉱産品', '金属機械工業品', '化学工業品', '軽工業品', '雑工業品', '排出物', '特殊品']
df_goods_internalflow = df_goods_internalflow.reindex(target_index).fillna(0)